가시화 프로그램 현황과 표출예. Scientific Visualization 2D –GrADS, Ferret, … 3D –VAPOR, IDV, Vis5D, VisAD, openDX, … IDL, Matlab, vGEO, …

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1 가시화 프로그램 현황과 표출예

2 Scientific Visualization 2D –GrADS, Ferret, … 3D –VAPOR, IDV, Vis5D, VisAD, openDX, … IDL, Matlab, vGEO, …

3 IDV www.unidata.ucar.edu/software/idv VisAD + java 대부분의 기상자료 입력 – 모델 (grib, netcdf, …), 레이더, 위성, sonde, sfc, image FAS 와 유사 + d3d –2d contour, shaded, isosurface, cross-section, volume render 등 network 을 통한 자료 수신 Raw data 직접 표출 ( 메모리 과다 소요 )

4 IDV 샘플

5 2D 표출 요소

6 3D 표출 요소

7 Derived variable

8 2D - plan views (contour)

9 background map 변경

10 3D surface (q2m)

11 hovmoller (q2m)

12 Time series (q2m)

13 3D plan view - contour

14 3D cross-section

15 3D probe – vertical profile

16 850 유선, RH>98%, vort>200

17 상당온위 355K, 700wind, 상당온위 단면

18 다양한 color bar 지원

19 바람벡터 설정

20 Skew-T ( 모델 등압면 )

21 Globe View (GFS grib2)

22 IDV 정리 Java 기반 (platform 에 독립적 ) –VisAD 라이브러리 활용 다양한 자료 입력 가능 –Image, GRIB, NetCDF3/4, http, ftp … 직관적인 interface –FAS 의 3 차원 확장 개념 Jython(java+python) 을 통한 변수 확장 Memory problem

23 VAPOR NCAR’s Scientific Computing Division –www.vapor.ucar.edu 대용량 파일 처리 –wavelet transform ( 속도 향상 ) – 대부분의 정보를 유지, data 크기를 줄임 Image, 2D, Iso-surface, 3D flow, probe, volume rendering, … WRF model 에 최적 2d contour 지원 x Python, IDL 활용 + ncl geotiff 이미지 활용

24 VAPOR 샘플 Passage of cold front Flow trajectories

25 VAPOR 에 표출가능한 것 Barb

26 지형정보를 가진 이미지 표출 (Image) Geotiff

27

28 2 차원 변수 표출 (2D)

29 임의의 단면도 (Probe)

30 투명도 조절 Drag

31 Probe 추가

32 ISO (Isosurface) Qcloud=0.0001

33 3 차원 흐름도 (Flow)

34 3 차원 Volume(DVR) U U

35 Direct Volume Rendering(DVR) U>15m/s

36 2 차원 바람벡터 (Flow) – 최근 추가

37 종합 표출

38 이미지 캡춰 (jpg,tif)

39 동영상 변환 (animation gif)

40 Region 설정 (Iso, Flow, DVR 영향 )

41 새로운 변수 등록 (Python) Python2.6, Numpy1.5

42 새로운 변수 표출 (Wind Speed> 25m/s)

43 새로운 변수 표출 (dBZ> 25)

44 표출 가능한 변수 (RIP 활용 ) Cloud-top temperature DBZ Equivalent potential tempeature Potential Vorticity RH SHEAR SLP TD TK Cloud-top temperature DBZ Equivalent potential tempeature Potential Vorticity RH SHEAR SLP TD TK

45 고찰 WRF 모델만 테스트 (netCDF, grib1) –rotated lat-lon, UM GRIB 입력 X IDV – 현업을 고려한 설계, 메모리 문제 VAPOR – 모식도, 사례 분석에 적합, Randering 장점 Python 을 통한 확장성 고려됨